Positive response of tree productivity to warming is reversed by increased tree density at the Arctic tundra–taiga ecotone
Notice bibliographique
Résumé
The transition zone between the northern boreal forest and the Arctic tundra, known as the tundra–taiga ecotone (TTE) has undergone rapid warming in recent decades. In response to this warming, tree density, growth, and stand productivity are expected to increase. Increases in tree density have the potential to negate the positive impacts of warming on tree growth through a reduction in the active layer and an increase in competitive interactions. We assessed the effects of tree density on tree growth and climate–growth responses of Cajander larch (Larix cajanderi Mayr.) and on trends in the normalized difference vegetation index (NDVI) in the TTE of Northeast Siberia. We examined 19 mature forest stands that all established after a fire in 1940 and ranged in tree density from 300 to 37 000 stems·ha −1 . High-density stands with shallow active layers had lower tree growth, higher stand productivity, and more negative growth responses to growing season temperatures compared with low-density stands with deep active layers. Variation in stand productivity across the density gradient was not captured by Landsat-derived NDVI, but NDVI did capture annual variations in stand productivity. Our results suggest that the expected increases in tree density following fires at the TTE may effectively limit tree growth and that NDVI is unlikely to capture increasing productivity associated with changes in tree density.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».